.png){kind=icon}
6月10日下午，美国爱荷华州立大学吴小青教授来到bwin官网中国官网地球科学系，在玉泉校区第六教学楼203报告厅为我系师生带来了一场主题为：“On Parameterization of Cloud Processes in Global Climate Models”的学术报告。本次学术报告由李小凡教授主持。
吴小青教授是美国爱荷华州立大学地理和大气科学系终身教授。1983年，吴教授毕业于杭州大学，1992年获美国加州大学洛杉矶分校博士学位。吴小青教授的研究涵盖了云和气候系统模拟、大尺度和云尺度动力学以及数值模式中对流、云、降水和辐射过程参数化等领域。
吴教授的报告分为四个部分。首先吴教授讲到，作为全球水汽和能量循环的重要部分，云和降水过程在气候模式中起着非常重要的作用。气候模式中对于对流和云等的描述是获得降水特征准确模拟结果的关键因素，而云模式是获得云和辐射等过程特征的一个重要方法。接着，吴小青教授向我们介绍了云模拟系统的发展现状。为了在气候模式中加入云过程的描述，有两种方法。一种是增加模式的分辨率，或在气候模式的每个网格上用云模式替代参数化（即超级参数化）；另一种是改进传统的对流参数化方案。在报告中，吴教授通过对美国夏季降水以及MJO等个例的模拟结果分析说明模式的分辨率提高到一定程度后，并不能继续明显的改善模拟效果。而通过改进对流参数化方案中的闭合条件、触发条件等也可以很好的改善模拟效果。许多气候模式中存在“云和辐射不一致”的问题，吴教授等在参数化方案中考虑了次网格尺度中云对辐射的影响，加入了MOS方法，使模拟结果得到了很大的改善，与实况非常接近。在第四部分中，吴小青教授向在座师生介绍了利用更多的观测资料进行的相关工作。最后，吴小青教授总结到：虽然计算机性能的提高使气候模式的分辨率得到显著的改善，但是次网格尺度物理过程的参数化仍然是很有必要的；利用高分辨率的模式进行模拟的同时也需要高分辨率的观测资料进行验证，而高分辨率观测资料的获得是有一定困难的；对于云分辨率模式模拟结果的统计和诊断分析有助于进一步理解和改善气候模式中云过程的参数化。
吴小青教授对于气候模式中的云过程参数化的讲解，深入浅出，在座师生受益匪浅。随后，多位师生就自己感兴趣的问题与吴教授进行了深入的交流、讨论。最后，此次学术报告在热烈的掌声中圆满结束。
